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얼굴 인식, 얼굴 인식 방법에 대한 테스트 구조로서 사용될 수있다
얼굴 인식은 TensorFlow 및 CAFFE 갖는 신경망을 포함한 여러 얼굴 인식 방법을위한 시험기구로서 사용될 수있다.
그것은 다음과 같은 전처리 알고리즘을 포함한다 :
- 그레이 스케일
- 자르기
- 아이 정렬
- 감마 보정
- 가우시안의 차이
- 영리한-필터
- 지역 바이너리 패턴
- 히스토그램 등화 (그레이 스케일이 너무 사용하는 경우에만 사용할 수 있습니다)
- 크기 조정
다음과 같은 특징 추출 및 분류 방법을 선택할 수 있습니다 :
- 고유 얼굴과 가장 가까운 이웃
- 이미지 지원 벡터 기계와 모양 변경
- SVM 또는 KNN과 TensorFlow
- SVM 또는 KNN과 CAFFE
설명서는 여기 https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/USER%20MANUAL.md 찾을 수 있습니다
순간에만 armeabi-V7A 장치 및 위쪽으로 지원됩니다.
인식 모드에서 최상의 경험을 위해 왼쪽으로 장치를 돌립니다.
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TensorFlow :
당신이 Tensorflow Inception5h 모델을 사용하려면, 여기에서 다운로드 :
https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip
그런 다음 파일 "tensorflow_inception_graph.pb"을 "/ SDCARD / 사진 / facerecognition / 데이터 / TensorFlow"를 복사
시작에 대한 이러한 기본 설정을 사용합니다 :
클래스의 수 : 1001 (우리가 마지막 레이어를 사용하지 않기 때문에 해당 사항 없음)
입력 크기 : 224
이미지 평균 : 128
출력 크기 : 1024
입력 층 : 입력
출력 층 : avgpool0
모델 파일 : tensorflow_inception_graph.pb
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당신이 VGG 얼굴 설명자 모델을 사용하려면, 여기에서 다운로드 :
https://www.dropbox.com/s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces.pb?dl=0
주의 :이 모델은 최소 3 GB 이상 RAM과 장치에서 실행됩니다.
그런 다음 파일 "vgg_faces.pb"을 "/ SDCARD / 사진 / facerecognition / 데이터 / TensorFlow"를 복사
시작에 대한 이러한 기본 설정을 사용합니다 :
클래스의 수 : 1000 (우리가 마지막 레이어를 사용하지 않기 때문에 해당 사항 없음)
입력 크기 : 224
이미지 평균 : 128
출력 크기 : 4096
입력 층 : 자리 표시 자
출력 층 : FC7 / FC7
모델 파일 : vgg_faces.pb
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CAFFE :
당신이 VGG 얼굴 설명자 모델을 사용하려면, 여기에서 다운로드 :
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/vgg_face/src/vgg_face_caffe.tar.gz
주의 :이 모델은 최소 3 GB 이상 RAM과 장치에서 실행됩니다.
그런 다음 파일을 복사 "VGG_FACE_deploy.prototxt"와 "VGG_FACE.caffemodel"을 "/ SDCARD / 사진 / facerecognition / 데이터 / CAFFE"
시작에 대한 이러한 기본 설정을 사용합니다 :
평균 값 : 104, 117, 123
출력 층 : FC7
모델 파일 : VGG_FACE_deploy.prototxt
무게 파일 : VGG_FACE.caffemodel를
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라이센스 파일을 여기에서 찾을 수 있습니다 https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/LICENSE.txt 여기 https://github.com/Qualeams/Android- 얼굴 인식 -와 - 깊은 학습 / 방울 / 마스터 /있는 NOTICE.txt